火山引擎谭待：大模型的超低定价，来自对技术的信心

　　“降价的基本逻辑是*%*%，我们有信心用技术手段降低成本*%@*#，市场也需要更低价的大模型@#@%。”

　　5月15日@@*，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布#@@。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时**#@#，谈到了大模型的定价策略@#*。

　　豆包大模型的超低价格引发行业震动%#@。据悉*@%#，豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens*#%，比行业便宜99.3%@@#。对此@#*，谭待坦言**@#，“降价是用技术优化成本来实现的*@#@#。如果只是补贴%#**，用亏损换收入是不可持续的*#，火山引擎不会走这条路@#。”

　　据介绍*#，大模型推理成本的优化%#，技术上有很多手段*#@#。首先是模型本身%#，模型结构、训练方法都可以持续改进#%，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)%@@，就是优化推理成本很好的解决方案#**。

　　其次是工程上的优化%###。大模型的调用量越大*@*@#，优化推理成本的空间也越大#%#。以前的模型都是单机推理*@#，大模型用的是分布式推理%%##@。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好##@，推理成本就会大大降低#%%。

　　谭待进一步解释说@%%，豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片%%*#，这里有不同的负载#%@，可以把不同任务混合在一起*@，互相错峰@#%*@，通过智能调度把它们的利用率都跑得很高@*@%%，就能极大地提升资源利用率#**，实现整体成本的优化%%*#*。

　　另外以字节内部业务为例@*%@%，飞书的主要流量高峰在工作时间*@%*，抖音在下班后休闲时间的流量更高##@，这些不同业务的大模型推理*@%，也能根据业务特点错峰使用@#，就可以降低成本@*%。

　　对于“大模型开始价格战”的说法##%*@，谭待认为%@，大模型市场仍在发展初期@##，远远没到激烈竞争的阶段#@%@。“池塘有多大@%#，鱼就有多大##，现在整个池塘还在培养的过程###。”

　　“一个人现在创业%#%，如果要花1万块钱调用大模型%@##%，可能会觉得有点贵%%@*。我们把价格降到1%都不到#**@，100块钱就能用起来#%，他的想法也就更容易尝试%*%%#。”谭待表示**，企业的AI转型充满不确定性**@#，试错成本要尽量低#*%，才能更快更多地实现大模型的应用落地%@%%，从而让整个行业受益%*。